Source: https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-5-lightning/
Canonical: https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-5-lightning/
Language: hu

# NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

[Markdown](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-5-lightning/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-5-lightning/facts.json)

## [NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-5-lightning/)

A Nemotron 3.5 Lightning az NVIDIA hibrid, szakértőkeverékes szövegmodellje következtetéshez, programozáshoz és eszközökkel irányított feladatokhoz. A dokumentált 30B/A3B fejlesztői profil többtokenes előrejelzést, beállítható gondolkodást és legfeljebb egymillió tokenes kontextust kínál, külön BF16 referenciakiadással.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3.5-lightning`](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-5-lightning/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3.5-lightning`](https://ailoot.ai/models/hu/nvidia-nemotron-3-5-lightning/#method-1)

A modellről

Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.

A Nemotron 3.5 Lightning az NVIDIA hibrid, szakértőkeverékes nyelvi modellje következtetést igénylő és közvetlen válaszú szövegfeladatokhoz. A fejlesztő profilja összesen 30 milliárd és 3 milliárd aktív paramétert sorol fel; a modell Mamba- és transformer-összetevőket kapcsol össze többtokenes előrejelzéssel. A hivatkozott BF16 kiadás a fejlesztő teljes pontosságú modellanyaga, amely elkülönül az optimalizált, alacsony pontosságú kiadásaitól.

#### Tanítás és a kiadás felépítése

A gyártó több mint húszbillió tokenen végzett előtanításról ír, amelyet a többtokenes előrejelzéshez végzett folytatólagos tanítás, felügyelt finomhangolás és több környezetben végzett megerősítéses tanulás követett. Az utasításos és megerősítéses tanulási feladatok között szerepel kód, matematika, természettudomány, eszközhívás, strukturált kimenet és többfordulós interakció. A többtokenes előrejelzés a Lightning architekturális és tanítási jellemzője, nem pedig egy új kimenettípus, például kép- vagy hanggenerálás.

A modell szöveget fogad és szöveget ad vissza. A gyártó által támogatott nyelvek között szerepel az angol, a spanyol, a francia, a német, az olasz és a japán. Adja meg a kimenet nyelvét, és őrizze meg azokat a műszaki neveket vagy kódazonosítókat, amelyeknek változatlanul kell maradniuk.

#### Következtetés vagy közvetlen válasz

A fejlesztő csevegési sablonja be- és kikapcsolhatja a gondolkodást. A következtetési feladat köztes elemzést bont ki a végső válasz előtt, míg egy közvetlen feladat e menet nélkül kérheti a választ. A gyártó a referenciaprofilhoz 1,0 temperature és 0,95 top-p értéket ajánl. Ettől függetlenül határozza meg a kívánt végső eredményt: megoldást, célzott kódmódosítást, forrás-összehasonlítást vagy meghatározott adatrekordot.

Gyakorlati feladatleírás például: „Ezeket a forrásrészleteket felhasználva hasonlítsd össze a követelményeket, és azonosítsd, milyen feltételtől függ az egyes következtetések érvényessége.” Programozáshoz adja meg az érintett megvalósítást, a megfigyelt hibát és az elvárt működést, és kérjen a bizonyítékhoz kötött javítást. A javasolt kódot különítse el a tényleges ellenőrzési eredménytől.

#### Eszközök és strukturált munka

Az NVIDIA utótanítása többlépéses eszközhasználatra és strukturált kimenetekre is kiterjed. Ha egy alkalmazás ügynökként használja a modellt, pontos rendeltetésű függvényeket és argumentumsémákat adjon meg. Az alkalmazás hajtja végre a kiválasztott műveleteket, és megfigyeléseket ad vissza a következő lépéshez. Egy kiválasztott függvény vagy generált argumentumrekord önmagában nem hajtja végre a műveletet.

Strukturált eredménynél határozza meg a mezők jelentését és a hiányzó értékek jelölési szabályait. Az értékeket akkor is ellenőrizze a bemenet alapján, ha a formátum megfelelő egy következő rendszer számára. A folytatódó feladatnak meg kell őriznie az előrehaladást igazoló megfigyeléseket és a teljesítést meghatározó végső feltételt.

#### Kontextus és fejlesztői konfiguráció

A modell a dokumentált profilban legfeljebb egymillió tokenes kontextust támogat. A gyártó egy memóriában korlátozott végrehajtási környezethez kisebb, 256 ezer tokenes konfigurációt is bemutat, ezért a maximális profil és egy kiválasztott konfiguráció különbözik. A forrásanyag, az előzmények, az eszközök visszatérési eredményei, a következtetés és a végső válasz közösen használja a rendelkezésre álló kontextust. A kártya kimeneti kontextusra vonatkozó megfogalmazása nem jelent egy további, független, egymillió tokenes válaszkeretet.

A BF16 referencia, a fejlesztő alacsony pontosságú kiadásai és a korábbi Nemotron 3 Nano eltérő kiadástulajdonságokkal rendelkeznek. A forrásérzékeny állításokhoz hiteles szöveget, a végrehajtott munkához pedig tényleges alkalmazásmegfigyeléseket használjon. A hasznos eredmény ellenőrizhető szöveges megoldás, kódjavaslat vagy strukturált elemzés, amelynek feltételezései és alátámasztó bizonyítékai egyértelműek maradnak.

Gyakorlati feladat

### Gyakorlati feladat

Technikai példa angolul

```
Calculate usable production time

A machine produces 360 parts per hour while running. A shift has 90 minutes available, including 15 minutes of setup during which no parts are produced. Assume a constant rate and no other losses. Calculate the production quantity, show the unit conversion and state how many minutes are actually productive.
```

#### Várt eredmény

```
A productive-time calculation, a rate conversion and a final quantity with units.
```

#### Az eredmény ellenőrzése

```
Check that setup is subtracted before multiplying and that hours and minutes are not mixed in one rate calculation.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `nvidia/nemotron-3.5-lightning`

[`nvidia/nemotron-3.5-lightning`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&fmt=chat)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3.5-lightning`

### Kezdő lépések

A Nemotron 3.5 Lightning az NVIDIA hibrid, szakértőkeverékes szövegmodellje következtetéshez, programozáshoz és eszközökkel irányított feladatokhoz. A dokumentált 30B/A3B fejlesztői profil többtokenes előrejelzést, beállítható gondolkodást és legfeljebb egymillió tokenes kontextust kínál, külön BF16 referenciakiadással.

Elfogadott bemenetek

Szöveg

Eredmények

Szöveg

### Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Bemenet

`text`

Kimenet

`text`

Kimeneti formátum

json vagy SSE

| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok nvidia/nemotron-3.5-lightning | Alapértelmezett— |
| Mező`messages` | Típus`message[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Minimális elemszám: 1 | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].role` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Példák: system, user, assistant, tool, function Feltételek: Ezeket a szerepeket a forráskód kompatibilitási típusai kifejezetten reprezentálják; a pontos szerepkészlet továbbra is modellspecifikus. Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].content` | Típus`string\|content_part[]\|null` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].tool_calls` | Típus`tool_call[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].tool_call_id` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: role=tool; használja a ténylegesen visszaadott ID-t | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].name` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].reasoning_content` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Küldje vissza a ténylegesen visszaadott gondolkodási tartalmat, ha ez a modell használja | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].reasoning_details` | Típus`object\|array` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`max_tokens` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`max_completion_tokens` | Típus`integer` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Minimum: 1 Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`stream` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |
| Mező`stream_options.include_usage` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`temperature` | Típus`number` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`top_p` | Típus`number` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`stop` | Típus`string\|string[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`tools` | Típus`function_tool[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`tools[].type` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok function Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`tools[].function.name` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok Akkor alkalmazandó, ha: Függvényeszköz megadva | Alapértelmezett— |
| Mező`tools[].function.description` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`tools[].function.parameters` | Típus`JSON_schema` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`tool_choice` | Típus`string\|object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`parallel_tool_calls` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`response_format` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`reasoning_effort` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`reasoning` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`service_tier` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`instructions` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Kompatibilitási mező | Alapértelmezett— |
| Mező`functions` | Típus`function[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`function_call` | Típus`string\|object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`prompt_cache_options` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Modelltől függ | Alapértelmezett— |
| Mező`modalities` | Típus`string[]` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok text | Alapértelmezett— |
| Mező`provider` | Típus`object` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: A provider.options elutasításra kerül ezen az Ultra szöveges útvonalon | Alapértelmezett— |
| Mező`cache_control.ttl` | Típus`string` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok Feltételek: Az 1h elutasításra kerül a tényleges prompt-gyorsítótárazási helyeken | Alapértelmezett— |

Bemeneti anyagok kombinációi

**Szöveg** · UTF8 szöveg

`messages[].content`

Metódus paraméterei és életciklusa

| Paraméter | Szerződés |
| --- | --- |
| Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json |
| Paraméter`required` | Szerződésmodel, messages |
| Paraméter`material_types` | Szerződéstext |
| Paraméter`messages` | Szerződésüzenettömb role/content szerkezettel |
| Paraméter`file_material` | Szerződésa tényleges UTF-8 dokumentum szó szerinti szövegként beillesztve; nincs kikövetkeztetett fájlazonosító |
| Paraméter`optional_controls` | Szerződésstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Paraméter`control_scope` | Szerződésmodellspecifikus; a felhasználói függvényeszközök eltérnek a hosztolt eszközöktől |
| Paraméter`output_modalities` | Szerződéstext |
| Paraméter`hosted_operations` | Szerződésfalse |
| Paraméter`multimodal_input_binding` | Szerződésnull |

Életciklus: `synchronous_or_streamed`

Küldje el a pontos modellazonosítót a messages mellett.

A kontextushossz nem kimeneti felső korlát.

Egy szövegfájl szó szerinti szöveget adhat meg; a kép-/hang-/fájlobjektum-bemenetek pontos hozzárendelést igényelnek.

### Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód

Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva

Flex mód

Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva

Maximális gondolkodási ráfordítás

Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik

#### Ailoot-díjak

#### Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek **$0.00014** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0004** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00008** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek **$0.00014** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0004** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00008** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token |

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/)

### Példakérések

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-adatfolyam

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='nvidia/nemotron-3.5-lightning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='nvidia/nemotron-3.5-lightning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Eredmények fogadása és mentése

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json vagy SSE

##### Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes válaszváltozatot és azok tartalmát/eszközhívásait/gondolkodási tartalmát. SSE esetén válaszváltozat- és eszközindex szerint állítsa össze a részleges frissítéseket, és tartsa meg a végső befejezési okot és a használati adatokat.

##### Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők

| Mező | Típus |
| --- | --- |
| Mező`choices[].index` | Típusinteger |
| Mező`choices[].message.content` | Típusstring\|null |
| Mező`choices[].message.tool_calls` | Típustool\_call\[\] |
| Mező`choices[].message.reasoning_content` | Típusstring |
| Mező`choices[].message.reasoning_details` | Típusobject\|array |
| Mező`choices[].finish_reason` | Típusstring\|null |
| Mező`usage` | Típusobject |

Hibák és következő lépések

| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
| --- | --- | --- |
| Válasz400 · `invalid_request_error` | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |

### Álnevek

#### Modell álnevei

**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3.5-lightning`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&fmt=chat)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`nvidia/nemotron-3.5-lightning`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `nvidia/nemotron-3.5-lightning`

[`nvidia/nemotron-3.5-lightning`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&fmt=messages)

NVIDIA /`nvidia/nemotron-3.5-lightning`

### Kezdő lépések

A Nemotron 3.5 Lightning az NVIDIA hibrid, szakértőkeverékes szövegmodellje következtetéshez, programozáshoz és eszközökkel irányított feladatokhoz. A dokumentált 30B/A3B fejlesztői profil többtokenes előrejelzést, beállítható gondolkodást és legfeljebb egymillió tokenes kontextust kínál, külön BF16 referenciakiadással.

Elfogadott bemenetek

Szöveg

Eredmények

json · sse

### Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Bemenet

`text`

Kimenet

`json`, `sse`

Kimeneti formátum

JSON vagy SSE

| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Mező`model` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok nvidia/nemotron-3.5-lightning | Alapértelmezett— |
| Mező`messages` | Típus`message[]` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].role` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok user, assistant | Alapértelmezett— |
| Mező`messages[].content` | Típus`string` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`max_tokens` | Típus`integer` | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Mező`stream` | Típus`boolean` | KövetelményOpcionális | Értékek és korlátok | Alapértelmezettfalse |

Bemeneti anyagok kombinációi

**Szöveg** · UTF-8 szöveg

`messages[].content karakterlánc`

Metódus paraméterei és életciklusa

| Paraméter | Szerződés |
| --- | --- |
| Paraméter`content_type` | Szerződésapplication/json |
| Paraméter`required` | Szerződésmodel, messages, max\_tokens |
| Paraméter`optional_controls` | Szerződésstream |
| Paraméter`material_types` | Szerződéstext |
| Paraméter`text_file_material` | SzerződésOlvassa el a tényleges UTF-8 dokumentumot, és tegye a szövegét a jelzett bemeneti karakterláncba vagy az üzenettartalom karakterláncába. |

Életciklus: `synchronous_or_streamed`

### Díjcsomagok

A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.

Gyors mód

Normál díjszabás Ha a gyors mód van kiválasztva

Flex mód

Normál díjszabás Ha a flex mód van kiválasztva

Maximális gondolkodási ráfordítás

Normál díjszabás Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik

#### Ailoot-díjak

#### Árak beállításonként

Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.

| Beállítás | Díjtáblázat | Kontextustokenek, több mint | Kontextustokenek, legfeljebb | Díj |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| BeállításTokenenkénti alapárak | DíjtáblázatAlapdíj | Kontextustokenek, több mint— | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek **$0.00014** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0004** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00008** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token |
| BeállításA kéréshossz szerinti 1. ársáv | Díjtáblázat— | Kontextustokenek, több mint0 | Kontextustokenek, legfeljebbNincs felső korlát | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek **$0.00014** / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek **$0.0004** / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása **$0.00008** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba **—** / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra **—** / 1K token |

Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. [A foglalás és az elszámolás működése →](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/reserve/)

### Példakérések

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Teljes, minimális JSON-törzscurl · használd a saját UTF-8-dokumentumodatPython · mentsd el a teljes eredményt

```json
{
  "model": "nvidia/nemotron-3.5-lightning",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'nvidia/nemotron-3.5-lightning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'nvidia/nemotron-3.5-lightning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Eredmények fogadása és mentése

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON vagy SSE

##### Őrizzen meg minden elkészült eredményt

Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.

Őrizze meg az összes tartalomblokkot, a gondolkodási tartalom aláírásait és a tényleges eszközhasználati ID-kat. Állítsa össze az összes SSE-blokk részleges frissítését; az első szövegblokk nem a teljes kimenet.

##### Ha az eredeti választ ellenőrizni kell

Őrizze meg a kérés-/válaszazonosítókat és a fejléceket. Nincs megadva általános URL a szöveges feladatok lekéréséhez.

Válaszmezők

| Mező | Típus |
| --- | --- |
| Mező`id` | Típusstring |
| Mező`model` | Típusstring |
| Mező`content[]` | Típustext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Mező`stop_reason` | Típusstring\|null |
| Mező`usage` | Típusobject |

Hibák és következő lépések

| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
| --- | --- | --- |
| Válasz400 · `invalid_request_error` | FeltételÉrvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték | Következő lépésJavítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt. |

### Álnevek

#### Modell álnevei

**Ailoot Ultra** [`nvidia/nemotron-3.5-lightning`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&fmt=messages)

#### Metódusútvonalak álnevei

Használja a fent látható metódusútvonalakat.

#### Kapcsolódó modellazonosítók

[`nvidia/nemotron-3.5-lightning`](https://ailoot.ai/models/hu/#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&route=Ultra&caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning&fmt=messages)

FAQ · NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

Milyen bemenetek és eredmények érhetők el?

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning`: `text` → `json`, `sse`

Mely mezőket használja a kérés?

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Milyen korlátok érvényesek?

`POST /v1/chat/completions` · `nvidia/nemotron-3.5-lightning`: `messages.min_items`: `1`

Csatlakoztassa az Ailootot a Claude Code-hoz, OpenCode-hoz, Hermeshez vagy saját alkalmazásához.

## A vállalat és projektportfóliója

A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.

## Vásároljon tokeneket kedvezménnyel.

Előfizetési kedvezmény rendszeres munkához. Promókódok — akár 50% tokenvásárlási kedvezmény.

Előfizetés

Válasszon kedvezményes tarifát a rendszeres kéréseihez.

Promókód akár 50%-ig

Vásárláskor adja meg a kódot. Az ár az érvényes akció szerint újraszámolódik.

Költségek az előzményekben

Minden kéréshez megmarad a modell, a tokenek és az összeg.

[Előfizetés kiválasztása](https://ailoot.ai/docs/hu/billing/subscriptions/) · [Modellárak megtekintése](https://ailoot.ai/models/hu/)

## Csatlakoztassa az API-t az értékesített termékéhez.

SaaS, alkalmazások és botok — az Ailoot ajánlati feltételei és licencszerződése alapján. Viszonteladáshoz kérjen viszonteladói licencet.

Kereskedelmi alkalmazás

Építsen szöveg-, kép-, videó- és hanggenerálást szolgáltatása fizetős funkcióiba.

Viszonteladói licenc

Küldje el a projekt leírását és a hozzáférés módját. Kérjen írásos használati és viszonteladási feltételeket.

Dokumentumok a weboldalon

Az ajánlati feltételek, licencszerződés és adatkezelési szabályzat már a csatlakoztatás előtt elérhető.

[Viszonteladói licenc kérése](mailto:support@ailoot.ai) · [Ajánlati feltételek és licencszerződés](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=hu)

## Ailoot · A vállalat és projektportfóliója





Az Ailoot felhalmozott működési tapasztalatra, széles ügyfélkörre, stabil szolgáltatásra és folyamatos KPI-ellenőrzésre épít.





A vállalat és projektportfóliója: ügyfelek milliói; havi értékesítés milliárdos nagyságrendben.





Az Ailoot ezt a működési tapasztalatot használja az ügyfelek termékeiben, ágenseiben, alkalmazásaiban és automatizálásaiban elérhető AI-funkciók API-hozzáféréséhez.